强噪声背景与变转速工况条件下滚动轴承故障诊断研究

煤矿机械设备工作环境恶劣,背景噪声强,轴承早期的故障特征信号微弱,从传感器所测得的振动信号中提取反映故障状态的信息比较困难;同时,煤矿机械设备工作在高速、冲击等工况下,是典型的非平稳工况,不稳定的激励及复杂工况直接导致提取轴承故障特征信号困难。针对以上问题,以矿井提升设备的运行工况为背景,提出了一种基于计算阶次分析与自适应随机共振的滚动轴承故障诊断方法。首先,模拟了矿井提升机运行过程中典型的变转速工况,分别构造故障仿真信号,并采集了轴承振动实验信号;其次,通过等角度采集同步时域鉴相序列,利用计算阶次分析将轴承非平稳的振动信号重采样为平稳信号;然后,利用变分模态分解(VMD)方法将平稳信号分解为若干本征模态函数(IMF)分量,通过轴承故障阶次实现对轴承故障类型的判断;最后,利用自适应随机共振方法来增强轴承故障特征阶次,从而实现故障特征的提取与增强,达到故障诊断的目的。仿真和实验结果证明了该方法的有效性。将该方法与最大相关峭度反褶积(MCKD)方法进行了对比,结果表明,MCKD方法虽然也可以观察到故障特征阶次,但是特征阶次比周围干扰阶次幅值仅高0.001 96,低于本文所提方法的结果,说明了本文所提方法具有一定的优越性。     

基于Transformer的汽轮机滚动轴承早期微弱故障检测方法研究

为了应对滚动轴承早期微弱故障的挑战本文提出了一种新的方法。该方法首先采用PCA（主成分分析）对振动信号进行特征筛选,以降低数据维度,有效地简化了振动数据的结构,增强了特征的表达力。接着,使用CEEMDAN（完全自适应噪声集合经验模态分解）算法来分解被背景噪声干扰的微弱故障振动信号,它通过在经验模态分解（EMD）的基础上引入自适应噪声,增强了对微弱特征的识别能力,有够效地分离出趋势和噪声数据,显著提高了故障诊断的准确性。最后,引入Transformer模型,进一步优化了特征的提取和表征,实现对长序列数据的高效处理,用于微弱故障特征的提取和表征。这一综合方法具有降维、噪声抑制和长序列处理等多重优势,有望在滚动轴承故障检测中取得显著成果。     

联合循环平稳特征PCA与XGBoost的频谱感知

针对低信噪比条件下主用户信号检测概率低的问题,提出一种基于循环平稳特征主成分分析与极限梯度提升算法(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)的主用户信号频谱感知算法。在信号各循环频率不为零值的情况下,提取能量最大的信号循环谱,通过PCA对循环谱特征进行降维处理,生成训练样本和测试样本。利用训练完成的XGBoost算法对待检测的信号进行分类,实现主用户信号是否存在检测。实验结果表明:与支持向量机算法、随机森林算法和传统循环谱算法相比较,该算法在低信噪比和低虚警率情况下具有更优的检测性能。     

基于多级纹理频谱特征与PCA的人脸识别算法

针对主成分分析(PCA)算法在人脸识别中识别率低的问题,提出一种图像纹理频谱特征与PCA相结合的人脸识别算法。该算法利用纹理单元算子提取人脸图像纹理频谱特征,然后用PCA对所提取的特征降维,最后利用最近邻(KNN)分类器进行人脸识别。在ORL人脸库和Yale人脸库上对所提出的算法进行了测试,识别率均高于PCA、模块化二维PCA(M2DPCA)等方法,分别为96.5%和95%。实验结果表明了该算法的有效性和准确性。     

变工况滚动轴承故障诊断方法综述

智能制造背景下,旋转机械工况更加复杂,运行条件更加严峻,设备的运行状态监测与故障诊断更加重要。变工况条件下,轴承振动信号存在幅值变、脉动冲击间隔、采样相位不恒定和信号噪声污染等特点,传统滚动轴承故障诊断方法的应用受到了限制。针对变工况条件下的轴承故障诊断技术,发展了以阶次跟踪、时频分析、随机振动以及混沌理论等人工提取特征的信号解调与分析方法、以卷积神经网络、自编码器与深度置信网络为代表的深度学习方法以及迁移学习方法。回顾近五年变工况轴承故障诊断领域的进展,从算法原理、算法优化以及算法实际应用等角度,详细介绍几种当前主流的变工况故障诊断方法,讨论各类算法的优势不足及适用场景,为后续的研究指明方向。     

基于CNN的变工况滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承工作环境多变和样本不足导致故障诊断效果不佳的问题,提出一种多模态注意力卷积神经网络。该网络采用多个并行卷积层构建,并结合注意力机制,有效地提取了丰富的故障特征。然后提出了两种有限数据条件下的数据增强方法,解决了数据样本不足的问题。另外,将采集到的滚动轴承时域信号通过小波变换转换为时频图谱作为网络输入来提高数据质量,利用多种转频下故障数据对所提方法进行实验分析。结果表明,该方法在变工况实验中准确率高,聚类效果明显,说明该方法能有效提高变工况下轴承故障诊断的精度,具有很好的应用价值。     

基于EMD的谱峭度方法在滚动轴承障检测中的应用

针对传统谱峭度方法中短时傅里叶变换不能保证对瞬态脉冲这种高度非平稳信号最优分解效果的问题,提出一种基于经验模式分解的谱峭度方法;该方法首先利用经验模式分解和Hilbert变换得到信号的时频分布,然后将信号的时频分布按照不同层数分成若干频段,通过计算各频段的峭度值得到相应的峭度图,再根据峭度最大原则选择滤波频段进行带通滤波,最后对滤波信号采用包络分析确定故障信息;实验结果表明:相比基于短时傅里叶变换的谱峭度方法,文章方法更能准确的获得轴承加速度信号的故障特征频率信息.     

基于IMF聚合与SVD的城轨车辆牵引电机轴承故障诊断

为有效提取城市轨道车辆牵引电机轴承的故障特征,提出一种基于本征模式分量(IMF)聚合与奇异值分解(SVD)相结合的轴承故障诊断方法.该方法首先运用经验模式分解(EMD)将原始振动信号分解成一系列本征模式分量;其次在利用皮尔逊积矩法进行本征模式分量的筛选后将剩余的分量聚合重构,再将重构信号运用奇异值分解降噪;最后对降噪信号进行Hilbert谱分析,实现轴承故障特征向量的提取.城市轨道车辆牵引电机轴承实测数据的分析结果表明该方法能够有效提取故障特征信号,对轴承故障进行有效的诊断.     

薄膜牵引和卷取恒线速度通信控制系统

为实现薄膜的恒线速度卷取，采用转速和张力的闭环控制，具体实现为在卷取转速调节过程中加入张力调节的影响，通过变频调速使卷取转速同步跟踪牵引转速。在异步电动机数学模型的基础上，绘制出塑料薄膜牵引电机或卷取电机变频矢量速度控制图。在此基础上构成由计算机、PLC及变频器等组成的硬件系统，计算机和PLC及PLC和变频器通过串口或通信模块直接连接，同时介绍了软件设计思想，阐述了PC机和PLC之间以及PLC和变频器之间通信的通信协议，提出了PLC程序的组成。     

油田注水站增压泵变频调速技术的研究与应用

油田注水是我国陆上采油的主要措施之一,该技术能有效保持地层压力,实现原油高产、稳产。注水开发中,注水电耗占原油生产总成本的较大比例,因此对注水系统的节能研究和改造具有很重要的现实意义。文章分析了增压泵变频调速控制串接大功率注水泵出口压力和流量技术,介绍了系统节能原理,并应用该技术对大庆采油注水站进行了实验改造,解决了注水泵泵效低、泵管压差大、单耗高等问题,节能效果明显,取得了良好的经济效益。     

Petri网在煤矿绞车调压调速系统故障诊断中的应用

应用Petri网对系统逻辑关系进行建模 ,并利用其可达性概念和状态方程来解决煤矿绞车调压调速系统的故障检测与诊断问题 ,方法简单易行。